| 基于MEMS惯性传感器的人体多运动模式识别 |
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| 引用本文： | 路永乐,张欣,龚爽,周帆,刘宇.基于MEMS惯性传感器的人体多运动模式识别[J].中国惯性技术学报,2016(5):589-594. |
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| 作者姓名： | 路永乐 张欣 龚爽 周帆 刘宇 |
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| 作者单位： | 重庆邮电大学光电信息感测与传输技术重庆市重点实验室,重庆,400065 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(51175535)，国际联合研究中心科技平台与基地建设(cstc2014gjhz0038)，重庆市基础与前沿研究计划项目(cstc2015jcyjBX0068)，重庆邮电大学博士启动基金(A2015-40)，重庆邮电大学自然科学基金(A2015-49) |
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| 摘 要： | 针对人体多运动模式识别中识别精度低的问题,提出一种基于MEMS惯性传感器的人体多运动模式识别算法。该算法选取MEMS加速度传感器的时域特征作为模式识别特征量,提取MEMS角速度传感器的时域特征作为二次识别的特征量,能够准确识别走、跑、站立、上楼、下楼、趴倒、躺倒、倒退多种运动模式。识别过程采用分层识别算法,同时使用支持向量机识别区分难度较大的两类行为动作。嵌入式消防单兵定位系统平台的实验验证表明,利用该算法能够识别消防单兵的多运动模式,平均识别精度达到94%以上。
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| 关 键 词： | MEMS惯性传感器 运动模式 识别算法 时域特征 |
Recognition of multiple human motion patterns based on MEMS inertial sensors |
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| Keywords: | MEMS inertia sensors motion pattern recognition algorithm time domain features |
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